Coches autónomos capaces de conducir solos, sugerencias personalizadas de compras o asistentes virtuales como Siri o Alexa son solo algunas de las tecnologías que, hace unos años, parecían una quimera, pero que hoy día son posibles gracias a los algoritmos de machine learning y el big data.
Esta rama de la inteligencia artificial está suponiendo toda una revolución en los modelos de negocios de todos los sectores y cuenta con un potencial aún incalculable. Pero ¿para que utilizan el machine learning y cómo funciona?
¿Qué es el machine learning?
También conocido como aprendizaje automático, es una de las aplicaciones de la inteligencia artificial más poderosa. Es capaz de crear máquinas o sistemas capaces de aprender de forma autónoma y automática, sin haber sido expresamente programadas para ello.
A través de algoritmos de aprendizaje, es capaz de dotar a las máquinas con la capacidad de analizar datos, encontrar patrones y tomar decisiones, con la mínima intervención humana.
En la actualidad, convivimos con ejemplos de esto cada día, pero su historia se remonta muchas décadas atrás.
El principio del machine learning
Transcurrían los años 50 cuando Marvin Minsky, cofundador del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), junto a Dean Edmonds crearon SNARC la primera red neuronal artificial. Estos modelos computacionales se inspiraban en la forma en la que las neuronas del cerebro humano, a través de un sistema de nodos interconectados, transmiten la información.
Así nació la primera máquina capaz de aprender por sí misma a realizar una tarea. Aunque a través de ejemplos, pero sin haber sido programada para ello de forma expresa.
Este primer gran hito del aprendizaje automático supuso todo un éxito y plantó la semilla de la revolución que supondría el paso de la programación mediante reglas a crear computadoras dotadas de inteligencia artificial. Aunque también puso de manifiesto los límites que la tecnología aún tenía en aquellos años.
La dificultad en el acceso a los datos y la falta de potencia de cómputo de aquellos sistemas provocaba que no fueran capaces de resolver problemas complejos. Todo ello derivó en el conocido como AI Winter o primer invierno de la inteligencia artificial. Donde la ausencia de resultados y avances hizo perder la esperanza en el aprendizaje automático y en otras soluciones de la inteligencia artificial.
Pero, hoy día, la revolución digital ha dejado atrás estos límites. El uso combinado de estas técnicas, el incremento en la disponibilidad de bases de datos y la capacidad de computación han logrado que esta tecnología sea aplicable a todo tipo de empresas.
Cómo funciona
Hasta hace poco, la única manera de conseguir que un programa informático funcionara era escribir un tipo de algoritmo que definiera los detalles de cada acción y el contexto.
Sin embargo, el quid de los modelos de machine learning reside en la construcción y adaptación de estos algoritmos con base en datos previamente conocidos por el sistema.
Cada dato obtenido se convierte en un nuevo algoritmo. De forma que cuantos más datos se obtengan, los cálculos y las respuestas que puedan ofrecer los sistemas, seran más efectivos y complejos.
Para ello, se emplean tres tipos de técnicas:
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Aprendizaje por refuerzo
En esta técnica de aprendizaje, los sistemas aprenden a través de la experiencia, basándose en la prueba y error.
Dentro de un sistema de registro de valores, las máquinas son penalizadas si toman una decisión errónea y recompensadas como forma de optimizar su comportamiento. Hasta que logren desarrollar la forma más efectiva de realizar sus tareas.
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Aprendizaje supervisado
Este aprendizaje tiene lugar cuando se entrena a las máquinas proporcionándoles cierta cantidad de datos que son definidos mediante etiquetas. De forma que el algoritmo que utilizan será capaz de reconocer esas etiquetas en otras bases de datos.
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Aprendizaje no supervisado
En el aprendizaje no supervisado, no hay reconocimiento de patrones con base en datos previamente etiquetados. Dedicándose a buscar similitudes y características comunes en datos no estructurados. La finalidad de estos sistemas es llegar a la comprensión y abstracción de patrones de información de forma directa.
Es el método de aprendizaje que más se asemeja al modo en el que los humanos procesamos la información.
Otra técnica menos conocida, pero igualmente importante, es el aprendizaje semisupervisado. Donde los cientificos de datos combina pequeñas cantidades de datos etiquetados con grandes volúmenes de datos no etiquetados, aumentando la eficiencia del proceso de aprendizaje.
Para qué sirve
El auge del big data ha convertido al machine learning en una técnica clave para resolver problemas y alcanzar objetivos en el entorno empresarial.
Este tipo de herramientas de aprendizaje automático son capaces de realizar el análisis y revisión de una gran cantidad de datos al mismo tiempo. Disminuyendo el número de tareas y el tiempo necesario para llevarlas a cabo y obteniendo unos resultados increíbles.
El machine learning es capaz de realizar análisis predictivos, causales y análisis de contenidos, con excelentes resultados en casi todos los sectores. Por ello, son herramientas tan demandadas en la actualidad.
Coches autónomos capaces de fijar rutas analizando las imágenes del entorno, sistemas de recomendación más acertados, nuevas estrategias de comercialización que predicen los precios de productos o servicios y el reconocimiento facial y de voz, son solo algunas de las aplicaciones que el aprendizaje automático pone al servicio de cada vez más negocios y empresas.
La implantación y el desarrollo de estos sistemas de inteligencia artificial por empresarios y emprendedores ha crecido hasta un 270 % en los últimos años. Se calcula que este mercado superará la cifra de los 250 mil millones en el año 2027.
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